tensor akışı:: işlem:: Conv2DBackpropInput

Girişe göre evrişimin gradyanlarını hesaplar.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• input_sizes: input şeklini temsil eden bir tamsayı vektörü; burada input 4 boyutlu [batch, height, width, channels] tensörüdür.
• filtre: 4-D şekilli [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: Şekilli 4-D [batch, out_height, out_width, out_channels] . Degradeler evrişimin çıktısına göredir.
• adımlar: Evrişim girişinin her boyutu için kayan pencerenin adımı. Formatla belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır.
• padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• açık_paddingler: padding "EXPLICIT" ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıyla explicit_paddings[2 * i] ve explicit_paddings[2 * i + 1] şeklindedir. padding "EXPLICIT" değilse, explicit_paddings boş olmalıdır.
• data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan "NHWC" biçimiyle veriler şu sırayla saklanır: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. input her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İade:

• Output : Şekilli 4-D [batch, in_height, in_width, in_channels] . Evrişimin girişine göre gradyan.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropInput::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)